图像检索系列一：Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval

最新推荐文章于 2022-11-07 10:05:05 发布
原创 最新推荐文章于 2022-11-07 10:05:05 发布 · 1w 阅读 · 34 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval 这篇文章发表在2015CVPR workshop

文章链接：http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_workshops_2015/W03/papers/Lin_Deep_Learning_of_2015_CVPR_paper.pdf

代码链接：https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15


图一 算法框架流程

这篇文章的想法很巧妙，在一个深层CNN的最后一个全连接层（fc8）和倒数第二个全连接层（fc7）之间加了一层全连接隐层，就是图一中绿色的latent layer （H）。这样一来，既可以得到深层的CNN特征，文中主要用的是fc7的特征，还可以得到二分的哈希编码，即来自H。这个隐层H不仅是对fc7的一个特征概括，而且是一个连接CNN网络的中层特征与高层特征的桥梁。

1. Domain Adaption

为了让一个网络能够对某一类物体高鲁棒，即targ

最低0.47元/天 解锁文章
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval 代码编译
AemikaChow
04-07 3062
2015年CVPR上的一篇文章，具体内容还没有细看，等细看了感觉有需要的话再另外做paper的笔记。 毕竟刚配好了caffe， 决定先把代码扒下来运行运行。 文献应该很容易搜到，各大高校的数据库应该都有的，万一实在要是没有，私我我给你发过去（代码下载的地址： https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15）。 首先就碰到了一个大坑..
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval
yinsuiqiang5136的博客
08-24 850
摘要 当数据label可用时，采深度网络来学习binary code，同时来表示图像深度表示特征。与其他基于pair-wise的方法不一样，该方法采用point-wise的思想。实验表明该方法在CIFAR-10 和 MNIST是state-of-the-art。同时在1百万张衣服图片的大规模数据集中验证该方法的可扩展性和有效性。 本文的思路和主要工作 有些基于pair-wise的方法通常使用...
图像检索系统《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》
南极企鹅
08-04 1459
引言总结2015年CVPR论文《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》，论文主要内容是利用卷积神经网络(CNN)来构建图像相似度检测的深度学习方法。主要思想是讲卷积神经网络来提取图像特征，并将特征转化为二值量，根据二值向量来计算图像的相似度。传统方法图像检索的基础便是提取图像的特征信息，提取的特征信息越丰富，在进行检索
CVPR 论文阅读与翻译2：图像检索、哈希编码学习、深度哈希：Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval-2015
weixin_41605888的博客
04-14 4558
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval-2015 用于快速图像检索的深度学习二进制哈希码 本文记录博主CVPR阅读心得，如理解有误，请及时指正交流。THANKS! 相关链接 论文解读 论文动机 论文主要贡献 具体研究方案 论文实验 论文翻译 相关链接： 论文连接：https://www.ii...
图像检索入门：CVPR2015《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》
M_Z_G_Y的博客
09-20 2876
原文代码：https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15 研究背景       在基于内容的图像检索（CBIR）中，使用深度学习的最为简单的方式是使用神经网络特征层的输出用于计算空间距离来判断相似度，但这样会导致浮点型数据储存消耗和维度灾难。 实际策略是使用近似最近邻（ANN）技术或基于Hash的方法来进行加速。这些方法将高维特征投影到较低维度空...
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval_CVPR2015
walden的博客
12-19 2277
‎被引用次数：126 作者个人网址：https://sites.google.com/site/kevinlin311tw/ 源代码：https://github.com/kevinlin311tw/caffe-cvprw15 AlexNet网址：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/train_val
论文阅读理解 - Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
08-10 3039
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要 针对图像检索问题，提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合 利用深度学习以逐点(point-wise)的方式，得到二值哈希编码(binary has...
Deep Hashing for Compact Binary Codes Learning
10-21
简单的介绍了DH（深度哈希），文章是2015年 CVPR 的文章，虽然论文中实验结果并不是很好，但是文章的想法还是很有创新性的：采用深度神经网络。
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval_CVPR2015代码运行与思考
lipandeng1453的博客
04-13 680
文章参考：１，https://blog.youkuaiyun.com/u013087984/article/details/52023671                 ２，https://blog.youkuaiyun.com/u012871045/article/details/78839813作者个人网址：https://sites.google.com/site/kevinlin311tw/源代码：https...
Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval（2015）
持之以恒
03-11 155
基于pytorch框架实现 https://github.com/flyingpot/pytorch_deephash 知乎上面解读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/23891866
python图像检索_图像检索(4):IF-IDF,RootSift,VLAD
weixin_39573598的博客
12-19 662
TF-IDFRootSiftVLADTF-IDFTF-IDF是一种用于信息检索的常用加权技术，在文本检索中，用以评估词语对于一个文件数据库中的其中一份文件的重要程度。词语的重要性随着它在文件中出现的频率成正比增加，但同时会随着它在文件数据库中出现的频率成反比下降。像‘的’，‘我们’，‘地’等这些常用词在所有文章中出现的频率会很高，并不能很好的表征一个文档的内容。同样的在图像检索中也引入了IF-ID...
python实现图像检索的三种(直方图/OpenCV/哈希法)
haoji007的博客
05-27 2551
这篇文章主要介绍了python实现图像检索的三种(直方图/OpenCV/哈希法),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 简介： 本文介绍了图像检索的三种实现方式，均用python完成，其中前两种基于直方图比较，哈希法基于像素分布。 检索方式是：提前导入图片库作为检索范围，给出待检索的图片，将其与图片库中的图片进行比较，得出所有相似度后进行排序，从而检索结果为相似度由高到低的图片。由于工程中还包含Qt界面类、触发函数等其.
计算机视觉：图像检索
qq_51667621的博客
06-19 4374
基于BOW的图像检索
图像检索（一）--综述
工作笔记
03-06 1万+
转自：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619752354929282906&wfr=spider&for=pc 图像检索算法因何而起？ 网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索出用户需要的图片，成为信息检索领域...
深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统
热门推荐
寒小阳
03-11 5万+
本系统是基于CVPR2015的论文《Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval》实现的海量数据下的基于内容图片检索系统，250w图片下，对于给定图片，检索top 1000相似时间约为1s，其基本背景和原理会在下文提到。 2.基本问题与技术 大家都知道，基于内容的图像检索系统是根据图像的内容，在已有图像集中找到最『相近』的图片。而这类系统的
基于内容的图像检索技术：从特征到检索
小白学视觉
11-07 883
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自 |知乎 作者 | 赵丽丽在介绍视觉内容检索流程前，先来回顾下文本检索流程。一、相似文本检索相似文本检索可以分成构建词库、构建索引和检索三部分，如下图所示。构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开...
MATLAB图像检索：颜色与纹理特征的应用
- **图像检索(Image Retrieval)**：是一项技术，用于从大型图像数据库中搜索和检索用户感兴趣的图像。 - **Matlab图像检索**：在Matlab环境下进行图像检索的研究和开发。 - **图像颜色特征(Color Feature)**：是指从...
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值